大数据一般不用考研,直接可以参加工作,薪资高,发展好。
学习内容主要包括:①JavaSE核心技术②Hadoop平台核心技术、Hive开发、Hbase开发③Spark相关技术、Scala基本编程④掌握Python基本使用、核心库的使用、Python爬虫、简单数据分析;理解Python机器学习⑤大数据项目开发实战,大数据系统管理优化工作岗位列举几个热门:初级大数据离线处理,薪资10000-13000Spark开发工程师,薪资14000-16000Python爬虫工程师,薪资16000-20000大数据开发工程师,薪资20000+你可以考察对比一下南京课工场、北大青鸟、中博软件学院等开设有大数据专业的学校。
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北大青鸟中博软件学院大数据课堂实拍
考研有数据分析专业吗?本科机械专业如何跨考?本科是大数据专业,比较迷茫,考研方向都有什么推荐的呢?作为一名教育工作者,我来回答一下这个问题。
首先,对于大数据专业的本科生来说,在读研的时候有比较多的选择,既可以选择大数据相关方向,也可以选择人工智能相关方向。
从当前的行业发展趋势来看,读研选择人工智能方向是不错的选择。
从知识体系结构来看,大数据与人工智能本身就有比较紧密的联系,比如机器学习既在大数据分析中有广泛的应用,同时也是人工智能的六大主要研究方向之一,所以对于大数据专业的本科生来说,可以把机器学习作为切入点来进入人工智能领域。
实际上,通过机器学习来入门人工智能也是比较常见的选择。
人工智能领域的研究方向是比较多的,在当前工业互联网和产业结构升级的推动下,人工智能与传统行业的结合也比较多,在读研的时候可以根据目标学校的资源整合情况,来选择具体的研究方向。
通常来说,不同高校往往都有自己的传统优势方向,选择这些方向往往会有更多的科研资源,也更容易做出科研成果。
从目前人工智能领域的研究热点和落地应用情况来看,当前计算机视觉、自然语言处理和机器人学这几个方向有比较多的机会,这些领域也有大量的科研课题。
从当前大型科技公司开放的人工智能平台来看,主要还是基于自然语言处理和计算机视觉两大内容来展开,未来随着人工智能平台的不断迭代,可以落地应用的人工智能技术会越来越多。
虽然当前人工智能领域的发展速度比较快,但是当前算法岗位的就业也并不像想象中的那么容易,近两年很多希望从事算法岗位的研究生,往往也会因为激烈的竞争而转向从事开发岗位,所以研究生在读研期间,应该关注自身的程序开发能力。
我从事互联网行业多年,目前也在带计算机专业的研究生,主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域,我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章,感兴趣的朋友可以关注我,相信一定会有所收获。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题,或者是考研方面的问题,都可以在评论区留言,或者私信我!
数据科学与大数据技术本科专业是比较热门的专业,若想继续升造(考研),推荐考数据科学与大数据技术专业,软件工程专业、物联网专业、计算机科学与技术等专业



